近日，我校生物医学信息与工程学院热带生物医学组学大数据团队硕士研究生李思等人在Computational and Structural Biotechnology Journal 杂志(SCI 7.271; JCR分区Q1)发表题为Comprehensive characterization of human-virus protein-protein interactions reveals disease comorbidities and potential antiviral drugs 的科研成果，李霞教授、李永生教授和徐娟教授为该项工作的共同通信作者。

第一作者李思为我校2016级信息管理与信息系统专业本科学生，2020级热带生物医学组学大数据团队硕士研究生，自本科毕业设计起一直在该团队学习，硕士研究生期间继续拓展相关研究并取得重要进展。

据了解，该研究得到了国家自然科学基金、海南省重点研发计划、海南省研究生创新科研课题及热带转化医学教育部重点实验室的大力支持下完成，并于去年获得了第六届国际肿瘤精准医学高峰论坛会议杰出研究奖。

国际肿瘤精准医学高峰论坛会议杰出研究奖

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人类与病毒之间的蛋白-蛋白相互作用(PPIs)在病毒感染和宿主免疫应答中起着非常重要的作用。人类-病毒蛋白相互作用作为病毒和宿主细胞之间分子交流的主要途径，对于了解病毒感染的发病机制和抗病毒治疗具有重要意义。随着高通量测序技术的不断发展，通过实验方法或计算方法识别和预测的PPIs层出不穷，但这些PPIs数据分散于不同的研究文献之中，限制了这些蛋白互作资源的有效利用。为了解决这个问题，在本项研究中首先从大量已发表的文献中基于文本挖掘技术收集了27293个人类-病毒蛋白互作数据，涉及13种病毒，并构建了在线的人类-病毒蛋白互作在线分析大数据平台HVPPI（http://bio-bigdata.hrbmu.edu.cn/HVPPI）。

HVPPI在线大数据分析平台的建立过程

越来越多的研究表明病毒感染存在并发症和合并症，该研究基于网络分析技术系统地评估了299种人类复杂疾病与病毒感染之间的关系。发现中枢神经系统疾病、脑疾病和神经退行性疾病与SARS-CoV-1感染密切相关；代谢性疾病、中枢神经系统疾病和先天性疾病与SARS-CoV-2感染存在显著相关性。了解病毒相互作用蛋白和人类疾病相关蛋白之间的复杂相互作用对预测新的抗病毒药物具有重要意义。该研究进一步基于网络邻近度方法预测潜在的抗病毒药物，识别了治疗13种病毒的潜在候选药物，为抗病毒疗法的开发提高了理论基础和实验后选。

网络分析方法识别潜在的抗病毒药物